Çalışan İzlemede Yapay Zeka: Gelecek Burada

Çeşitli endüstriler, üretkenliği izlemek, şirket politikalarına uyumu sağlamak ve güvenliği artırmak için çalışan izlemede yapay zekayı uygulamaktadır.

Yapay zekanın çalışan takibindeki en büyük avantajlarından biri, büyük miktarda veriyi bir insanın işleyebileceğinden çok daha hızlı işleyebilmesidir. Bir insan yöneticinin üretkenlik raporlarını, KPI'ları ve zaman çizelgelerini incelemek için saatler harcadığı yerde, yapay zeka bu verileri analiz eder ve dakikalar içinde sektöre ve role özgü kıyaslamalarla karşılaştırır. Kişiselleştirilmiş performans değerlendirmeleri yapabilir ve zayıf yönleri ve iyileştirme alanlarını belirleyebilir. Yapay zeka destekli zaman takip sistemleri, çalışma saatlerini ve projeler ve görevler için harcanan zamanı izleyebilir. Yapay zeka potansiyel olarak az kullanılan kaynakları vurgulamak ve hatta olası proje gecikmelerini ve bütçe aşımlarını tahmin etmek için eğitilebilir.

Yapay zeka, performansı izlemenin ve değerlendirmenin yanı sıra çalışanların bağlılığını ve refahını artırmaya da yardımcı olabilir. Örneğin, çalışma modellerini, aktiviteyi ve iletişimi analiz edebilir ve tükenmişlik veya işten ayrılmanın en erken belirtilerini tespit edebilir. Bu tür işaretler, aktivite seviyelerinin düşmesi, olumsuz ifadeler, olağan görevleri yerine getirme süresinin artması veya çalışma saatlerinin değişmesi olabilir: işten erken ayrılma veya işte geç kalma. Çalışan takibindeki yapay zeka bu ince değişiklikleri yakalayabilir ve yöneticileri uyarabilir. Yöneticiler de proaktif olarak ek destek sağlayabilir, iş yüklerini ayarlayabilir veya eğitim programları sunabilir.

Yapay zeka destekli izleme sistemleri veri ihlalleri, içeriden gelen tehditler ve dolandırıcılık gibi güvenlik risklerini tespit etmek üzere eğitilebilir. Duygu ve faaliyet kalıplarını izlemek gibi, yapay zeka da çalışan faaliyet raporlarını olağandışı oturum açma girişimleri, şüpheli dosya indirmeleri veya hassas verilere yetkisiz erişim gibi anormalliklere karşı tarayabilir. Şüpheli bir davranış tespit ederse, yöneticiyi derhal uyarabilir. Yapay zeka sayesinde kuruluşlar güvenliklerini önemli ölçüde artıracaktır.

İK ve yöneticiler yapay zeka destekli analitik araçlardan değerli içgörüler elde edebilir. Bu içgörüler, işgücü planlaması, yetenek geliştirme ve performans yönetimi hakkında veriye dayalı kararlar almalarına yardımcı olur. Yapay zeka, en iyi performans gösterenleri ve mücadele edenleri ortaya çıkarır ve her ikisi için de iyileştirme alanlarına işaret eder. Bu geleceğin teknolojisini kullanarak kuruluşlar işe alım ve eğitim stratejilerini optimize edebilirler. Dahası, yapay zeka destekli analitik sayesinde yöneticiler yüksek potansiyelli çalışanları keşfedebilir ve onların gelişimine yatırım yapabilir.

Çalışanların izlenmesinde yapay zekanın bir örneği CleverControl'ün gelecekteki teknolojisi olan Yapay Zeka Puanlamasıdır. Bu yenilikçi araç, basit veri toplamanın ötesine geçerek çalışan verimliliği ve bağlılığının incelikli bir değerlendirmesini sağlar.

Yapay zeka, CleverControl yazılımı tarafından toplanan verilerin bazı bölümlerini, yani kullanılan uygulamaları, web sitelerini ve çalışanın pozisyonu ve şirketin sektörü hakkındaki bilgileri analiz eder. Bu veriler, çalışanın gerçek iş gününün tam bir görünümünü elde etmesine ve bunu sektör ve rol ölçütleriyle karşılaştırmasına olanak tanır. Sonuç olarak, yapay zeka verimsiz veya olağandışı faaliyetlere ve odak kaybına işaret edebilir ve bireysel üretkenlik puanları verebilir.

Yapay Zeka Puanlaması, yöneticinin günlükleri manuel olarak gözden geçirirken harcadığı zamandan tasarruf etmesini sağlamakla kalmaz, aynı zamanda çalışanların çalışmalarının objektif bir şekilde değerlendirilmesini de sağlar. Yöneticilerin iş yükü dağılımı, performans takdiri ve iyileştirme alanları ile ilgili veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olur.

CleverControl ve AI Puanlama özelliği hakkında daha fazla bilgi edinmek için CleverControl Yapay Zeka Puanlaması

Gördüğümüz gibi yapay zeka, performans değerlendirmelerinin otomatikleştirilmesinden bireysel çalışan gelişim stratejilerinin planlanmasına kadar çalışanların izlenmesinde muazzam bir potansiyele sahip. Ancak madalyonun bir de diğer yüzü var.

Kuruluşlar, yapay zekanın avantajlarının gözlerini kamaştırmasına izin vermemelidir - yapay zeka, gizlilik, veri güvenliği ve izlemede etik gibi bazı ciddi dezavantajları gizler.

Potansiyel gizlilik ihlalleri ve güvenlik ihlalleri, çalışanların izlenmesinde yapay zeka ile ilgili iki temel endişedir. Yapay zeka sistemleri, kişisel bilgiler, e-postalardan alınan veriler, mesajlaşma platformları, video gözetimi ve hatta tuş vuruşları dahil olmak üzere büyük miktarda çalışan verisini toplayabilir ve analiz edebilir. Ancak işverenlerin çalışanları ne ölçüde izleyebileceği ve izlemesi gerektiği konusunda sorular sormadan edemiyoruz. Bu düzeyde bir yapay zeka gözetimi birçok çalışana müdahaleci gelebilir ve güvenlerini sarsabilir.

Ayrıca, yapay zeka izleme sistemleri tarafından toplanan devasa veri kümeleri siber saldırılar için cazip hedeflerdir. Bir veri ihlali, hassas çalışan bilgilerini açığa çıkarabilir ve mali kayıplardan kimlik hırsızlığına kadar ciddi sonuçlara yol açabilir.

Her ne kadar hayal kırıklığı yaratsa da, insan olarak hepimiz önyargılıyız ve yöneticiler de istisna değil. Çalışan yönetiminde önyargılardan kaçınmak için kuruluşlar yapay zekaya güvenmek isteyebilir, ancak yapay zeka gerçekten objektif midir? YZ algoritmaları veriler üzerinde eğitilir ve bu veriler önyargılıysa, YZ sistemi çalışanları değerlendirirken bu önyargıları sürdürebilir ve hatta güçlendirebilir. Sonuç olarak, özellikle marjinal gruplardaki çalışanlar haksız muamele görebilir veya ayrımcılığa maruz kalabilir.

Ayrıca, yapay zeka izlemesine aşırı güvenmek çalışanları veri noktalarına indirgeyebilir. Böyle bir yaklaşımın yaratıcılık, işbirliği ve kişisel olarak tercih edilen çalışma şekilleri gibi işin bireysel yönlerini ihmal ettiğini söylemeye gerek yok.

Güven kovalar halinde kaybedilir ve damlalar halinde geri kazanılır, bu nedenle teknolojinin erken uygulanmasındaki yanlış adımların zaman içinde çalışan güveni üzerinde uzun bir etkisi olacaktır." diyor David Johnson Forrester Research'te baş analist."

Çalışanların izlenmesinde yapay zekanın potansiyel dezavantajları, işverenlerin ve çalışanların ortak çabasıyla azaltılabilir. YZ izleme çalışanlar için bir sır olmamalıdır - neden kullanıldığını, hangi verilerin toplandığını ve nasıl kullanıldığını ve güvence altına alındığını bilmelidirler.

Çalışanları bu gelecek teknolojisinin uygulanmasına ilişkin karar alma sürecine katılmaya davet etmek, güven tesis etmek için iyi bir yoldur.

Kuruluşlar performans değerlendirmelerinde yalnızca YZ değerlendirmelerine güvenmemelidir. YZ tarafından yapılan çıkarımlar kişisel gözlemler ve meslektaşların görüşleriyle birleştirilmelidir; ancak bu tür performans değerlendirmeleri kapsamlı ve objektif olabilir. Son olarak, izleme uygulamaları statik olmamalıdır. İşverenler, etkinliğini düzenli olarak gözden geçirmeli, çalışanların endişelerini ele almalı ve geri bildirimlere ve gelişen etik hususlara dayalı ayarlamalar yapmaya açık olmalıdır.

Yapay zeka kesinlikle çalışanların izlenmesinde devrim yaratacak bir gelecek teknolojisidir. Verimliliği artırmak, çalışanların refahını artırmak, şirketin güvenliğini güçlendirmek ve yöneticiler için değerli içgörüler sunmak için yeni fırsatlar sunuyor.

Bununla birlikte, her güçlü teknolojide olduğu gibi, çalışanların izlenmesine yapay zeka entegrasyonunun da zorlukları yok değildir. Gizlilik endişeleri, algoritmik önyargı potansiyeli, veri güvenliği ve çalışan güveninin erozyona uğraması, proaktif olarak ele alınması gereken gerçek risklerdir.

İleriye dönük olarak, çalışanların izlenmesinde yapay zekanın başarılı bir şekilde benimsenmesi dengeli ve şeffaf bir yaklaşıma bağlıdır. Kuruluşlar, çalışanlarla açık iletişime öncelik vermeli, veri kullanımı ve güvenliği ile ilgili net politikalar oluşturmalı ve yapay zeka odaklı içgörülerin işin insan unsurunu azaltmak için değil, güçlendirmek için kullanılmasını sağlamalıdır.